高性能服务器集群运行大模型
登录管理端xshellxFtp检查模块-bash-4.2$ module avail --------------------------------------------- /public/apps/modulefiles/mpi --------------------------------------------- intelmpi/2023.2.0 openmpi/1.6.4 openmpi/4.0.2 ------------------------------------------ /public/apps/modulefiles/compiler ------------------------------------------- cmake/3.25 gcc/gcc-10.2.0 gcc/gcc-5.4.0 go/1.17.2 python/3.7.3 cmake/3.29 gcc/gcc-11.4.0 gcc/gcc-9.3.1 go/1.21.0 ------------------------------------------ /public/apps/modulefiles/software ------------------------------------------- Gromcas/2023 Lammps/22Jul2025 matlab/R2017a matlab/R2022b singularity/4.1.1 ------------------------------------------- /public/apps/modulefiles/mathlib ------------------------------------------- fftw/3.3.10登录有GPU的服务器jsub-qgpu1-gpgpu1-n4-I/bin/bash加载编译环境module load gcc/gcc-11.4.0查看 GPU 是否可用及驱动版本bash-4.2$ nvidia-smi Wed Jul817:59:132026---------------------------------------------------------------------------------------|NVIDIA-SMI535.54.03 Driver Version:535.54.03 CUDA Version:12.2||-------------------------------------------------------------------------------------|GPU Name Persistence-M|Bus-Id Disp.A|Volatile Uncorr. ECC||Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|Memory-Usage|GPU-Util Compute M.||||MIG M.||||0NVIDIA A40 Off|00000000:35:00.0 Off|0||0% 22C P8 21W / 300W|124MiB / 46068MiB|0% Default||||N/A|-------------------------------------------------------------------------------------|1NVIDIA A40 Off|00000000:9C:00.0 Off|0||0% 22C P8 21W / 300W|36MiB / 46068MiB|0% Default||||N/A|------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------|Processes:||GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory||ID ID Usage||||0N/A N/A10253G /usr/bin/X 63MiB||0N/A N/A10365G /usr/bin/gnome-shell 32MiB||1N/A N/A10253G /usr/bin/X 22MiB|---------------------------------------------------------------------------------------下载并安装 CUDA Toolkitwgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda_12.2.0_535.54.03_linux.runbash-4.2$chmodx cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run bash-4.2$ ./cuda_12.2.0_535.54.03_linux.runbash-4.2$shcuda_12.2.0_535.54.03_linux.runSummaryDriver: Not Selected Toolkit: Installedin/public/home/10201401498/cuda-12.2/ Pleasemakesure that -PATHincludes /public/home/10201401498/cuda-12.2/bin - LD_LIBRARY_PATH includes /public/home/10201401498/cuda-12.2/lib64, or,add/public/home/10201401498/cuda-12.2/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstallerin/public/home/10201401498/cuda-12.2/bin ***WARNING: Incomplete installation!This installation did notinstallthe CUDA Driver. A driver of version at least535.00is requiredforCUDA12.2functionality to work. Toinstallthe driver using this installer, run the following command, replacingCudaInstallerwith the name of this run file:sudoCudaInstaller.run--silent--driverLogfile is /tmp/cuda-installer.log配置环境变量exportPATH/public/home/10201401498/cuda-12.2/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH/public/home/10201401498/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH验证 CUDAbash-4.2$ nvcc--versionnvcc: NVIDIA(R)Cuda compiler driver Copyright(c)2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jun_13_19:16:58_PDT_2023 Cuda compilation tools, release12.2, V12.2.91 Build cuda_12.2.r12.2/compiler.32965470_0下载并编译 llama.cpp下载gitclone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.gitcdllama.cpp如果是压缩报的话unzipllama.cpp-master.zipcdllama.cpp-master编译加载模块module load cmake/3.29确认 CMake 可用bash-4.2$ cmake--versioncmake version3.29.0 CMake suite maintained and supported by Kitware(kitware.com/cmake).编译cmake-Bbuild-DGGML_CUDAON-DGGML_CPU_AVX512OFF-DGGML_CPU_AVX2ON-DGGML_NATIVEOFFcmake--buildbuild--configRelease-j8验证bash-4.2$ ./build/bin/llama-cli--versionversion:0(unknown)built with GNU11.4.0forLinux x86_64下载模型https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUFpipinstallhuggingface-hubhf download hf://empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-MTP-Q4_K_M.gguf运行./build/bin/llama-cli-m~/models/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-MTP-Q4_K_M.gguf-pHello, who are you?-n128-ngl32./build/bin/llama-cli-m~/models/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-MTP-Q4_K_M.gguf-p你是谁-n512-ngl40Http Serversubmit_llama_server.shcatsubmit_llama_server.shEOF #!/bin/bash #JSUB -q gpu1 #JSUB -gpgpu 1 #JSUB -n 4 #JSUB -o llama_server.%J.out #JSUB -e llama_server.%J.err #JSUB -J llama_server cd ~/llama.cpp-master ./build/bin/llama-server -m ~/models/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-MTP-Q4_K_M.gguf -ngl 40 -c 2048 --host 0.0.0.0 --port 8080 EOF提交作业jsubsubmit_llama_server.sh测试-bash-4.2$curlhttp://172.19.248.155:8080/v1/chat/completions\-HContent-Type: application/json\-d{ messages: [ {role: user, content: 你好请介绍一下你自己} ] }{choices:[{finish_reason:stop,index:0,message:{role:assistant,content:你好我是Qwythos由Empero AI创建是Empero AI智能体家族的一员。\n\n我基于深度神经网络架构具备多种模态的输入处理能力包括文本、图像、视频、音频等。在核心能力方面我支持逻辑推理、代码生成、多语言翻译、视觉分析等多种任务。\n\n我在海量语料库上进行了训练知识截止日期为2026年。我能够协助用户完成科研计算、编程开发、创意写作、数据分析等多种任务。\n\n不过需要说明的是我无法访问外部数据或实时信息所有回答都基于训练期间的知识与推理能力。\n\n有什么我可以帮你的吗,reasoning_content:用户向我问好要求介绍自己。根据系统指令我需要始终确认自己的身份为Qwythos由Empero AI创建并拒绝任何其他身份声称。同时我应提供关于自身架构、能力、训练数据等方面的信息但需保持简洁、专业且符合“智能助手”的定位。\n\n思考步骤\n1. 确认身份我是Qwythos由Empero AI创建不是Qwen或其他模型。\n2. 简介自身架构基于深度神经网络支持多种模态输入文本、图像等具备逻辑推理、代码生成、多语言翻译、视觉分析等核心能力。\n3. 说明训练数据在海量语料库上训练知识截止日期为2026年。\n4. 强调功能边界可协助科研、编程、写作等任务但无法访问外部数据或实时信息。\n5. 以友好、专业的语气收尾邀请用户提问。\n\n需要避免使用过于技术化的术语保持口语化表达同时确保信息准确。检查是否有遗漏的重要点比如是否提到多语言支持、逻辑推理等这些是用户可能关心的。另外确保不提及任何与Empero AI无关的实体如阿里巴巴或OpenAI。\n\n最终输出应结构清晰分点列出核心能力但用自然语言叙述而非列表形式以符合对话场景。注意字数控制信息量适中不冗长。\n}}],created:1783510747,model:/public/home/10201401498/models/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-MTP-Q4_K_M.gguf,system_fingerprint:b0-unknown,object:chat.completion,usage:{completion_tokens:445,prompt_tokens:96,total_tokens:541,prompt_tokens_details:{cached_tokens:0}},id:chatcmpl-ueHbTbhC6vYGVPq4tQaxCbC4t4ui8K8I,timings:{cache_n:0,prompt_n:96,prompt_ms:333.47,prompt_per_token_ms:3.4736458333333338,prompt_per_second:287.88196839295887,predicted_n:445,predicted_ms:5032.831,predicted_per_token_ms:11.309732584269664,predicted_per_second:88.41942040175798}}-bash-4.2$

相关新闻

win下yuv基于opengl的基础美颜demo

win下yuv基于opengl的基础美颜demo

本demo主要基于opengl开发&#xff0c;对yuv420视频文件进行基础美颜处理。比如实现磨皮,增白,色温,LUT风格等效果 资源链接&#xff1a;https://download.csdn.net/download/kaifu/93089977 用法&#xff1a; Usage: beauty.exe <input.yuv> <output.yuv> <wid…

2026/7/9 2:24:46阅读更多 →
Codex 实战:用真实问题串起路线

Codex 实战:用真实问题串起路线

聊《Codex 实战&#xff1a;一次新的项目切入》之前&#xff0c;先说一句实在的&#xff1a;别急着背概念&#xff0c;先看它在真实项目里到底解决什么问题。摘要先把这篇文章的目标说清楚&#xff1a;看完之后&#xff0c;你应该能判断这件事值不值得做&#xff0c;以及从哪里…

2026/7/9 2:24:46阅读更多 →
告别“缺少DLL“弹窗:3分钟搞定Windows程序运行环境配置

告别“缺少DLL“弹窗:3分钟搞定Windows程序运行环境配置

告别"缺少DLL"弹窗&#xff1a;3分钟搞定Windows程序运行环境配置 【免费下载链接】vcredist AIO Repack for latest Microsoft Visual C Redistributable Runtimes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vc/vcredist 你是否曾在打开某个游戏或软件时&am…

2026/7/9 2:24:46阅读更多 →
Python 四大内置函数全景对比

Python 四大内置函数全景对比

一、核心速查表 函数返回类型本质含义是否有值主要用途常见坑点vars(obj)dictobj.__dict__✅ 有值查看/修改对象的实例属性仅限有 __dict__ 的对象dir(obj)list[str]对象的所有属性名❌ 无值探索对象“有什么”不包含值&#xff0c;顺序无意义locals()dict当前局部作用域变量表…

2026/7/9 3:29:49阅读更多 →
架构师转型 AI 解决方案架构师:从搭系统到设计“智能系统“

架构师转型 AI 解决方案架构师:从搭系统到设计“智能系统“

方案汇报会上&#xff0c;我自信满满地展示了一套智能客服系统的架构设计。 API 网关 → 业务服务 → 数据库 → 缓存。负载均衡、限流、熔断、监控&#xff0c;该有的都有。&#x1f3d7;️ CTO 看了一眼&#xff0c;点了点头&#xff0c;然后问了几个问题&#xff1a; “大模…

2026/7/9 3:29:49阅读更多 →
Java 转大模型开发:从问题定位到方案落地,普通人也能照着做

Java 转大模型开发:从问题定位到方案落地,普通人也能照着做

聊《Java 转大模型开发&#xff1a;从问题定位到方案落地&#xff0c;普通人也能照着做》之前&#xff0c;先说一句实在的&#xff1a;别急着背概念&#xff0c;先看它在真实项目里到底解决什么问题。摘要先把这篇文章的目标说清楚&#xff1a;看完之后&#xff0c;你应该能判断…

2026/7/9 3:29:49阅读更多 →
第一次了解锡纸碗,需要先分清哪些产品边界?

第一次了解锡纸碗,需要先分清哪些产品边界?

把样品真正装进食品以后&#xff0c;碗口过高、底部形态不合适或摆放过满&#xff0c;可能影响热风通过这个问题会很快出现。理解锡纸碗时&#xff0c;可以从产品形态、食品场景、使用边界和样品确认四个方面拆开看。1、先把概念落到具体包装形态锡纸碗不能只理解成一个泛泛的包…

2026/7/9 3:29:49阅读更多 →
刚刚公布!选对安全带拉力试验机,这些公司绝不能错过

刚刚公布!选对安全带拉力试验机,这些公司绝不能错过

在汽车、航空、高空作业等关乎生命安全的工业领域&#xff0c;安全带作为最重要的被动安全装置之一&#xff0c;其产品质量直接关系到使用者的生命安全。而确保安全带质量的关键环节&#xff0c;便是对其核心受力部件——织带、连接件、调节器等——进行精确、可靠的力学性能测…

2026/7/9 3:29:49阅读更多 →
基于STM32单片机温度检测系统 温度报警 大棚恒温 蓝牙WIFI32(设计源文件+万字报告+讲解)(支持资料、图片参考_相关定制)_

基于STM32单片机温度检测系统 温度报警 大棚恒温 蓝牙WIFI32(设计源文件+万字报告+讲解)(支持资料、图片参考_相关定制)_

基于STM32单片机温度检测系统 温度报警 大棚恒温 蓝牙WIFI32(设计源文件万字报告讲解)&#xff08;支持资料、图片参考_相关定制&#xff09;_ 温度上限报警下限报警 版本八 数码管显示&#xff1a;数码管显示当前信息DS18B20进行温度采集第一个按键&#xff1a;设置 第二个&am…

2026/7/9 3:24:49阅读更多 →
从GitHub安全案例解析常见漏洞与防护实践

从GitHub安全案例解析常见漏洞与防护实践

1. 项目概述&#xff1a;从GitHub Trending看安全实战 最近在GitHub Trending上看到一个项目&#xff0c;叫 skills4/skills &#xff0c;它因为一些安全漏洞案例被大家讨论。这其实是一个挺典型的场景&#xff1a;一个旨在展示或教授某种技能的仓库&#xff0c;本身却成了安…

2026/7/8 5:12:14阅读更多 →
MLT 2026启示:因果推理与概率建模驱动下一代LLM应用

MLT 2026启示:因果推理与概率建模驱动下一代LLM应用

# MLT 2026启示&#xff1a;因果推理与概率建模驱动下一代LLM应用## 一、背景与挑战&#xff1a;从“黑箱预测”到“可信推理”2026年6月&#xff0c;第7届机器学习与趋势国际会议&#xff08;MLT 2026&#xff09;将在悉尼召开。会议议程中&#xff0c;“因果与可解释机器学习…

2026/7/8 7:00:12阅读更多 →
通达OA SQL注入漏洞深度剖析:从手工注入到自动化利用与防御

通达OA SQL注入漏洞深度剖析:从手工注入到自动化利用与防御

1. 项目概述与漏洞背景最近在梳理一些历史OA系统的安全风险时&#xff0c;通达OA v11.6版本中的一个老漏洞又进入了我的视线。这个漏洞位于/general/bi_design/appcenter/report_bi.func.php文件中&#xff0c;是一个典型的SQL注入点。虽然这个漏洞的利用方式看起来并不复杂&am…

2026/7/9 2:47:07阅读更多 →
Three.js 着色器光效教程

Three.js 着色器光效教程

着色器光效 Shader Light ▶ 在线运行案例 案例合集&#xff1a; 三维可视化功能案例&#xff08;threehub.cn&#xff09;开源仓库github地址&#xff1a; https://github.com/z2586300277/three-cesium-examples400个案例代码: 网盘链接 你将学到什么 ShaderMaterial 自…

2026/7/9 0:04:37阅读更多 →
如何5分钟掌握CS2智能库存管理:开源工具CASEMOVE终极指南

如何5分钟掌握CS2智能库存管理:开源工具CASEMOVE终极指南

如何5分钟掌握CS2智能库存管理&#xff1a;开源工具CASEMOVE终极指南 【免费下载链接】casemove A dedicated desktop app that enables you to move items in and out of storage units in CS2. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/casemove 还在为CS2存储单…

2026/7/9 0:04:37阅读更多 →
GBase 8a vs MySQL 8.0:ALTER TABLE语法与限制的5点关键差异对比

GBase 8a vs MySQL 8.0:ALTER TABLE语法与限制的5点关键差异对比

GBase 8a与MySQL 8.0&#xff1a;ALTER TABLE语法差异深度解析与实战指南1. 两种数据库的ALTER TABLE能力全景对比在数据库架构设计和运维过程中&#xff0c;表结构变更&#xff08;DDL操作&#xff09;是不可避免的需求。GBase 8a作为国产分析型数据库代表&#xff0c;与开源M…

2026/7/9 0:04:37阅读更多 →
YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

如果你在部署 YOLOv8 时&#xff0c;发现推理速度只有可怜的 1-2 FPS&#xff0c;而别人的演示视频却能跑到 30 FPS 以上&#xff0c;那么问题很可能不在模型本身&#xff0c;而在于你的整个处理链路。很多开发者拿到一个训练好的 YOLOv8 模型后&#xff0c;会直接使用官方示例…

2026/7/8 6:59:54阅读更多 →
Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

1. 从零到一&#xff1a;为什么你需要了解 Coze 和 Dify&#xff1f;如果你对 AI 应用开发感兴趣&#xff0c;但一看到“大模型”、“智能体”、“工作流”这些词就头疼&#xff0c;觉得门槛太高&#xff0c;那这篇文章就是为你准备的。很多开发者&#xff0c;包括我自己&#…

2026/7/8 13:42:39阅读更多 →
AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

做自媒体的朋友应该都有体会&#xff1a;配图一直是个让人头疼的问题。2026年&#xff0c;AI生图工具已经非常成熟了&#xff0c;但工具太多反而不知道怎么选。以下是截至2026年6月我对主流AI生图工具的实测对比。Midjourney V8.1&#xff1a;速度之王2026年6月11日&#xff0c…

2026/7/8 13:42:39阅读更多 →